클러스터링1 시계열 클러스터링의 방법들 시계열 데이터 클러스터링이란 데이터 클러스터링은 다음과 같은 이유로 사용한다. 유사한 패턴을 가진 데이터를 그룹화하여 인사이트를 얻을 수 있다. 데이터의 구조와 특성을 이해하고 시계열 데이터의 특정 패턴을 발견할 수 있다. 데이터를 세분화하여 세부적인 분석과 예측을 수행할 수 있다. 이런 클러스터링을 시계열 데이터에 접목해보면 어떻게 될까 시계열 데이터 클러스터링에서 가장 중요한 포인트는 시퀀스 데이터를 사용한다는 점이다. 시간에 따라 변화하는 데이터 포인트들을 분석하여 유사한 패턴, 트렌드, 또는 주기적인 변화를 보이는 데이터 시퀀스를 그룹화하는 것이다. 그룹화를 진행할 때, 시간 종속성과 계절성 같은 시계열 고유 특성을 고려해야 한다. 이러한 그룹화는 다양한 분야에 접목시킬 수 있다. 예를 들면, 금.. 2023. 12. 24. 이전 1 다음
